Identification of Lap Joint Dynamics Using Interfacial Nanocomposite Force Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Machine tools are complex structures consisting of several parts connected through different types of joints. Mechanical joints affect dynamics of the machine tools significantly, and any virtual model of the structure should include joint properties. It is desirable to use an interfacial sensor inside the joint to directly identify joint dynamic properties without changing the joint’s design and dynamics. In this study, a polymeric nanocomposite sensor with high sensitivity and a wide frequency bandwidth is implemented inside a bolted lap joint to identify the joint dynamic properties. The sensor implementation does not require any modifications to the joint design which makes the proposed approach suitable for many applications. An identification procedure is developed to find the micro-slip regime and the stick-slip boundaries in the joint interface using the acquired data of the nanocomposite sensor. Lab scale experiments are then conducted on a structure that consists of two beams attached to each other using a bolted lap joint. The proposed method is then used to identify the joint dynamics and the results are then compared with an existing approach named hysteresis loop technique. The experimental results show that the proposed method can predict the joint properties effectively with maximum deviations of 17% compared to the hysteresis loop results. Furthermore, effects of the contact normal load and the excitation load on the joint properties are investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».